• 제목/요약/키워드: Autonomous Flight

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Aircraft Waypoint Navigation Control with Neural Network-Based Altitude-Hold Control

  • Lee, Hyunjae;Bang, Hyochoong;Lee, Eunhee;Hong, Chang-Ho
    • International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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    • 제2권1호
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    • pp.93-102
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    • 2001
  • Flight control design for the autonomous waypoint navigation of aircraft is presented in this study. The waypoints are defined in terms of desired longitude and latitude. The control design is conducted in longitudinal and lateral directions, respectively. The lateral control is based upon coordinated turn strategy for which no sideslip is allowed under the turning maneuver. The longitudinal control is mainly focused on altitude hold during navigation. Neural network control approach is applied to the altitude-hold mode control. Simulation of the proposed control strategy has been performed under various conditions. A graphical simulation tool was developed to visually demonstrate the control technique developed in this study. A method to simulate the gas turbine transient behavior is developed. The basic principles of the method.

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시뮬레이션 환경에서의 DQN을 이용한 강화 학습 기반의 무인항공기 경로 계획 (Path Planning of Unmanned Aerial Vehicle based Reinforcement Learning using Deep Q Network under Simulated Environment)

  • 이근형;김신덕
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.127-130
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    • 2017
  • In this research, we present a path planning method for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) through reinforcement learning under simulated environment. We design the simulator for reinforcement learning of uav. Also we implement interface for compatibility of Deep Q-Network(DQN) and simulator. In this paper, we perform reinforcement learning through the simulator and DQN, and use Q-learning algorithm, which is a kind of reinforcement learning algorithms. Through experimentation, we verify performance of DQN-simulator. Finally, we evaluated the learning results and suggest path planning strategy using reinforcement learning.

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LSTM 신경망과 Du-CNN을 융합한 적외선 방사특성 예측 및 표적과 클러터 구분을 위한 CR-DuNN 알고리듬 연구 (A Study of CR-DuNN based on the LSTM and Du-CNN to Predict Infrared Target Feature and Classify Targets from the Clutters)

  • 이주영
    • 전기학회논문지
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    • 제68권1호
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    • pp.153-158
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    • 2019
  • In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.

무인비행체의 유사시 대안 경로 선택을 위한 DEVS 기반 디지털 트윈 시뮬레이션 환경 모델링 (DEVS-based Digital Twin Simulation Environment Modeling for Alternative Route Selection in Emergency Situations of Unnamed Aerial Vehicles)

  • 권보승;정상원;노영단;이종식;한영신
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.1007-1021
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    • 2022
  • Autonomous driving of unmanned aerial vehicles may have to pay expensive cost to create and switch new routes if unexpected obstacles exist or local map updates occured by the control system due to incorrect route information. Integrating digital twins into the path-following process requires more computing resources to quickly switch the wrong path to an alternative path, but it can quickly update the path during flight. In this study, we design a DEVS-based simulation environment which can modify optimized paths through short-term simulation of multi-virtual UAVs for applying digital twin concepts to path follow. Through simulation, we confirmed the possibility of increasing the mission stability of UAV.

Lunar ascent and orbit injection via locally-flat near-optimal guidance and nonlinear reduced-attitude control

  • Mauro, Pontani
    • Advances in aircraft and spacecraft science
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    • 제9권5호
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    • pp.433-447
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    • 2022
  • This work deals with an explicit guidance and control architecture for autonomous lunar ascent and orbit injection, i.e., the locally-flat near-optimal guidance, accompanied by nonlinear reduced-attitude control. This is a new explicit guidance scheme, based on the local projection of the position and velocity variables, in conjunction with the real-time solution of the associated minimum-time problem. A recently-introduced quaternion-based reduced-attitude control algorithm, which enjoys quasi-global stability properties, is employed to drive the longitudinal axis of the ascent vehicle toward the desired direction. Actuation, based on thrust vectoring, is modeled as well. Extensive Monte Carlo simulations prove the effectiveness of the guidance, control, and actuation architecture proposed in this study for precise lunar orbit insertion, in the presence of nonnominal flight conditions.

무인기 상호운용시스템에서 실용적인 데이터링크 설계방안 연구 (Study on Practical Design of Datalink in Interoperable UAV Systems)

  • 이규환;오명근;김지훈
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.51-59
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    • 2024
  • Uumanned aerial vehicle(UAV) systems have been used in various fields including industry and military. According to increasing the number of UAVs, the attention on interoperable UAV systems is increasing. In this paper, we propose the practical design of datalink in interoperable UAV systems. For practical design, we firstly review the operational scenarios in the interoperable UAV system. We then propose the system model of the datalink in interoperable UAV system. Consequently, the technical components such as the design of the network, the link management, the support of the multicast transmission, the support for autonomous mission and flight safety, and the datalink security are derived and reviewed for the practical design.

머신러닝 기법을 이용한 무인항공기의 FC 데이터의 엔터테인먼트 드론 활용 검증 (Verification of Entertainment Utilization of UAS FC Data Using Machine Learning)

  • 이재용;이광재
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.349-357
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    • 2021
  • 최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.

장애물회피소나 빔 모델링 기반의 국부경로제어 기법 연구 (Study on Local Path Control Method based on Beam Modeling of Obstacle Avoidance Sonar)

  • 김현식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.218-224
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    • 2012
  • 최근에는, 초소형 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)의 개발에 대한 요구가 증가하고 있으므로 그 요소 기술의 확보가 시급하다. 요소 기술의 하나로서 국부경로제어의 기존 연구에서는 주로 전방감시소나(Forward Looking Sonar : FLS)의 정보를 활용하고 있는데, FLS의 크기는 초소형 AUV에 적합하지 않으므로 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)를 이용하는 것이 바람직하다. 요약하면, 초소형 AUV를 위한 OAS 기반의 국부경로제어 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, OAS는 낮은 방위(bearing) 분해능 및 지역적인 거리(range) 정보를 제공하며, 임무시간을 증대하기 위해서 에너지 소비가 적은 시스템을 필요로 한다. 나아가, 구조 및 파라메터 관점에서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 OAS 빔 모델링을 기반으로 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 국부경로제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법의 성능을 검증하고 특성을 분석하기 위해서 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 수평면 침로(course) 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법에 있어서 실제 적용의 가능성과 추가 연구의 필요성을 보여준다.

카메라 기반 강화학습을 이용한 드론 장애물 회피 알고리즘 (Drone Obstacle Avoidance Algorithm using Camera-based Reinforcement Learning)

  • 조시훈;김태영
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.63-71
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    • 2021
  • 드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.

헥사로터형 헬리콥터의 동역학 모델기반 비행제어 (Dynamic Modeling based Flight Control of Hexa-Rotor Helicopter System)

  • 한재균;진태석
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.398-404
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    • 2015
  • 본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.